对直扩/跳频混合扩频系统抗干扰能力的研究

在当今复杂电磁环境下,如何在战争中提高通信防御能力成为一个重要的研究领域。直扩/跳频混合扩频系统是采用直扩系统和跳频系统相结合的技术。通过定性分析,该系统具有较强的抗干扰能力,对我军通信对抗系统的研究和建设具有一定的可行性和指导性。     

扩频测控信号固有抗干扰性能的评价方法研究

在分析有源干扰机理的基础上,提出以基于模糊图的有效面积和一定高度下切割面积评价扩频测控信号固有抗干扰性能的方法。模糊函数的相应面积越小,则信号抗干扰能力越强。对直扩/跳频(DS/FH)测控信号模糊函数进行了数值仿真,结果表明模糊图的有效面积和切割面积均可有效反映扩频测控信号固有抗干扰性能。该方法合理可计算,可为扩频测控信号的抗干扰性能评价及设计提供方法依据。     

一种低副瓣宽零点的自适应波束形成算法

自适应波束形成算法能自动地将波束的主瓣对准期望用户信号的来波方向,零陷对准干扰信号的来波方向;但是常规的自适应算法形成的干扰零限比较尖锐,副瓣容易产生畸变,在干扰、天线平台快速移动的情况下,其性能将会严重下降。本文基于对权值的范数约束和对零点的最小二乘线性约束优化,提出了一种降低副瓣电平并且加宽零点的自适应波束形成算法。理论分析和计算机仿真结果证明了新算法的有效性     

一种低副瓣宽零点的自适应波束形成算法

自适应波束形成算法能自动地将波束的主瓣对准期望用户信号的来波方向,零陷对准干扰信号的来波方向;但是常规的自适应算法形成的干扰零限比较尖锐,副瓣容易产生畸变,在干扰、天线平台快速移动的情况下,其性能将会严重下降.基于对权值的范数约束和对零点的最小二乘线性约束优化,提出了一种降低副瓣电平并且加宽零点的自适应波束形成算法.理论分析和计算机仿真结果证明了新算法的有效性.     

自适应波束形成技术在OFDM系统中的应用与仿真

为了提高OFDM系统的性能,人们引进了自适应波束形成技术来进一步抑制干扰信号(signals not of interest,SNOI),其中目前可见报道的是利用LMS(least mean square)波束形成技术的OFDM系统.但是LMS-OFDM系统需要使用训练序列,即占用更多频率资源,并且该系统在强干扰环境下工作性能下降,因此有必要研究新的且更适宜在复杂环境下工作的自适应波束形成-OFDM系统.文中将基于期望信号空间信息的MCMV(multiple constrains minimum variance)波束形成技术与OFDM系统相结合,得到一种MCMV-OFDM系统.该系统与原有的LMS-OFDM系统相比.不需要训练序列并在强干扰的环境下有着较好的性能.     

业务自适应的卫星跳波束系统资源分配方法

多波束卫星通信系统在业务空间分布不均匀的情况下资源利用率较低,而跳波束技术虽然能够根据业务需求灵活分配波束资源,但在整个卫星覆盖区内全局跳变时计算复杂度较高。针对上述问题,提出了一种业务自适应的卫星跳波束系统资源分配方法,以系统吞吐量最大化为目标,采用先分簇跳变后全局跳变的方式为小区提供服务,从而降低计算复杂度,并充分适应卫星覆盖区内业务分布情况。该方法通过空间隔离的方式消除波束间的共信道干扰,可实现波束间全频率复用。仿真结果表明,该方法能够显著提高系统资源利用率和公平性。     

存在指向误差情况下的低旁瓣自适应波束形成

针对确定自适应阵列系统,在传统的线性约束最小方差(LCMV)波束形成算法基础上提出一种在期望信号方向估计有误差的情况下,能减小指向误差的低旁瓣自适应波束形成算法,该算法运用波束保形函数,集中主瓣波束,抑制旁瓣波束,提高了阵列输出的信干噪比(SINR),计算机仿真结果验证了算法的有效性和优越性。     

球谐波域自适应波束形成方法研究

为提高复杂背景下球麦克风阵列测向性能,提出了一种基于自适应理论的谐波域静态方向图数值综合算法.该方法通过球麦克风阵列采集空域远场高阶声场的声压信息,采用球傅里叶变换得到声场谐波项,结合自适应理论静态方向图数值综合方法,迭代得到阵列的最优加权.仿真实验结果表明,该方法提高了对期望声源的探测精度,在一定程度上验证了该方法的有效性.     

一种新的循环平稳盲自适应波束形成方法

循环平稳在阵列信号处理中的应用可以改善传统阵列信号处理方法仅仅利用空域先验信息对阵列误差敏感的缺点。但目前大部分的应用都是基于信号的循环频率已知的前提下进行处理 ,而在盲信号处理中 ,这一前提常常是不满足的。因此有必要研究在感兴趣信号的循环频率未知情况下的循环平稳盲信号处理问题。在现有的循环频率已知的循环平稳盲自适应波束形成方法的基础上提出一种新的盲信号处理方法 ,新方法不需要预先知道信号的循环频率。仿真结果证明了这种方法的有效性     

Frequency invariant beamforming via jointly optimizing spatial and frequency responses

An approach to designing broadband frequency invariant beamformer based on finite impulse response (FIR) filters via jointly optimizing the spatial and frequency responses is proposed. The beam responses are jointly optimized to satisfy both spatial and frequency domain specifications by designing a bank of FIR filters corresponding to the input channels. It minimizes the maximum error between the designed beam pattern and the desired one in the mainlobe area over the working frequency band, and guarantees the sidelobes in the passband and the beam magnitude responses in the stopband to be below some given threshold values. White noise gain constraint is used to improve the robustness of the beamformer against random errors. The beam patterns are expressed as a linear function of FIR filter impulse responses, and the design problem is formulated as the second-order cone programming (SOCP), which can be solved efficiently via the well-established interior point methods. Results of computer simulation and lake-experiment for a twelve-element semicircular array demonstrate superior performance of this approach in comparison to the existing approaches.     

Frequency invariant beamforming via jointly optimizing spatial and frequency responses

Inbroadbandarraysignalprocessing ,thespec tralcharacteristicsofthetargetaremostlyusedintargetdetectionandtargetclassification .Sincetheradiatednoiseofthetargetgenerallyspreadsoverawidefrequencyband ,distortioninthepowerspec trummightappearifthebeamformerresponsevarieswithfrequency .Theso calledfrequencyinvariantbeamformer (FIB)techniqueisrequiredasaremedy .AnFIBisabeamformerinwhichtheresponseisap proximatelyconstantoversomedesignbandwidth .InRef .[1],anapproachtodesigningbroadbandbeamformer…     

CAB盲自适应波束形成性能分析及改进算法

分析CAB盲自适应波束形成算法中有限采样数据导致的sinc窗循环泄漏效应及其在循环频率误差存在的性能,提出了种改进的CAB算法-遗忘因子CAB算法（F-CAB）,该算法无需对循环频率进行估计,理论分析表明,在F-CAB算法中估计循环相关矩阵时引入遗忘因子可以大大降低算法对循环频率误差的敏感性,由仿真结果可知,在循环频率误差比较小的情况下,F-CAB算法具有良好的性能。     

鲁棒RLS波束形成算法

分析了多径传播环境下,信号方向向量的偏差和采样样本数目的变化对自适应波束形成算法性能的影响,提出了一种鲁棒RLS波束形成算法·该算法具有收敛速度快,抗扰动性强,误差小的特点·采用鲁棒RLS波束形成算法不但降低了波束形成器对于信号方向向量的偏差的敏感程度,而且可以保证阵列输出的信干噪比(SINR)接近最优值,仿真实验验证了所提算法的有效性·实验结果表明即使在强扰动或偏差存在的情况下,采用鲁棒RLS算法可使系统具有良好的SINR,而且可以改善加权向量的归一化偏差·     

一种基于Bayesian方法的鲁棒自适应波束形成算法

由于在实际环境中,期望信号的阵列响应与实际阵列响应之间存在偏差,使得现存的一些自适应波束形成算法的性能下降.针对上述问题,基于Bayesian方法提出了鲁棒自适应波束形成算法,并且给出其递推形式.该算法利用接收到的采样信号对实际信号方向向量进行估计,降低了信号到来方向的不确定性,对信号方向向量的偏差具有较强的鲁棒性,从而可以保证输出阵列的信干噪比接近最优值.采用递推方法来计算逆矩阵,大大地降低了计算的复杂度,能够满足实时处理的要求.仿真实验表明,与传统自适应波束形成算法相比,所提鲁棒自适应波束形成算法具有更好的性能.     

单波束形成级联信道均衡的OFDM自适应阵列接收

研究了用于正交频分多路复用自适应阵列接收的低复杂度、次最优频域处理技术,提出了一种新的子载波分组级联信道估计与均衡的两级阵列接收信号处理方案.该方法在子载波分组波束形成信号处理后,级联了波束形成后信道估计与均衡处理,通过减少子载波分组数目以大幅降低计算复杂度,增加低复杂度的波束形成后均衡处理来维持或提高性能,取得了系统性能与计算复杂度之比的提高,并且在频率选择性信道通信环境下,具有更鲁棒的性能.     

短波信道下直扩信号检测与载频盲估计

针对通信侦察识别中广泛遇到的短波信道下直接序列扩频信号(DSSS)的检测与参数估计问题,提出了一种利用广度优先搜索邻居(BFSN)聚类分析提取未知信号高阶循环累积量循环频率的算法。该算法通过聚类比较截获信号的各类峰值,剔除干扰和奇异类信号,克服了短波信道中常见的多径效应引起的码间串扰(ISI)影响,从而实现了在低信噪比条件下,对直扩信号进行检测和载频的盲估计。对算法进行了理论分析,并通过计算机仿真验证了该算法在低信噪比下具有较好的稳健性。     

基于Radon-STFT的DSSS系统线性调频干扰抑制

提出了一种基于Radon-短时傅里叶变换(Radon-STFT)的直接序列扩频(DSSS)系统线性调频干扰的抑制方法.该方法只需估计得到线性调频干扰信号的初始频率和调频率即可进行有效的干扰抑制,使干扰抑制过程的复杂程度大为降低.性能分析和仿真实验表明,该方法可以在较大的动态范围内有效地抑制线性调频干扰.与基于STFT的抑制算法相比,其参数估计精度提高;与基于WHT的抑制算法相比,该方法在多分量条件下效果更为突出.     

自适应UKF算法及其在GPS/INS组合导航中的应用

提出了一种自适应无迹Kalman滤波(UKF)算法.针对UKF受初始值误差和动力学模型异常扰动误差影响的问题,将自适应估计原理引入到UKF算法,将动力学模型信息对导航解的贡献进行合理调整.计算结果表明,在GPS/INS松组合导航系统数据处理时,UKF算法略优于扩展Kalman滤波(EKF),自适应UKF算法优于自适应EKF算法,自适应UKF算法能够很好地抑制动力学模型误差对导航解的影响,进一步提高导航解的精度和可靠性.